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林肯大学攻读硕士记 大家好,我是Sam,来自中国,现在在新西兰林肯大学攻读计算机硕士学位。其实,我的新西兰求学之路还挺曲折的,先后换了三个签证,读了三个不同的课程。今天,我就来跟大家分享一下我的经历。 初到新西兰:学生签证的三年时光 刚到新西兰时,我持学生签证在SIT Southern Institute of Technology(南方理工学院)读了八级商科。那时候,我的目标是拿到三年毕业工签,为之后的移民之路打下基础。 工签转移民顾问课程 ⊊接下来,我通过工签申请了VOC(Vocational Opportunities Classification),然后读了持牌移民顾问课程。期间,我还找到了一份当地政府部门的工作,但为了完成学业,我还是坚持了下来。 PR签证后的林肯大学计算机硕士 𛊊现在,我持有PR签证,正在林肯大学攻读计算机硕士学位。这是我第三次在新西兰的学历之旅,也是我最期待的一次。 第一门课程:COMP 636 Software Development 今天,我想重点介绍一下我在林肯大学上的第一门课程——COMP 636 Software Development。这门课程主要教授Python编程,使用Visual Studio作为开发环境来制作网页。课程内容还包括如何使用GitHub进行版本控制,如何利用MySQL进行数据库操作,以及如何将项目托管在PythonAnywhere上。 这门课程没有考试,评估主要通过两个项目作业来进行。第一个作业是在Visual Studio Code上使用Python进行服务器端编程;第二个作业是使用HTML和CSS进行网页布局与样式设计,并利用Bootstrap快速设计响应式Web页面。对于有IT背景的学生来说,这些内容可能相对基础,但对于没有IT背景的学生来说确实有一定难度。不过,借助ChatGPT等工具,我还是能够顺利完成作业,并学习到许多相关的知识。 最终,这门课程的目标是让学生掌握如何开发一个完整的Web应用,理解前端和后端的交互原理,熟练运用数据库技术,并具备将项目部署到云端的能力。虽然不能直接让ChatGPT帮我写作业,但它可以提供大体框架和思路,指导我完成作业,同时借此扩展自己的IT知识储备。 结语 总的来说,我的新西兰求学之路虽然曲折,但每一步都让我收获满满。希望我的经历能给大家一些启发和帮助!
如何制作企业网站?公司必看! 嘿,朋友们!今天我们来聊聊如何制作一个企业网站。无论你是IT小白还是有一定基础的开发人员,这篇文章都会对你有所帮助。准备好了吗?Let's go! 设计效果图 芩斥 ,你需要用Photoshop或者其他绘图软件来设计网站的效果图。这一步非常关键,因为它为后续的开发提供了方向。如果你对设计不太熟悉,别担心,可以参考一些优秀的网站来获取灵感。效率瞬间提升! 网页前端切片 ꊦ果图设计好后,前端程序员就需要把这些图片转换成静态页面。这通常涉及到使用HTML、CSS和JavaScript等代码。现在的网站需要同时支持手机和PC端,所以代码的兼容性很重要。Bootstrap等框架可以帮助你轻松实现这一点。 网站后端开发 𛊦夸来是后端开发的部分。网站的后端需要开发后台管理系统,比如发布文章、管理用户等。后端语言有很多种,比如PHP、JSP、ASP.NET、Node.js和Python。其中,PHP是最常用的,很多网站都是用PHP开发的。如果你对这些语言不熟悉,可以考虑使用CMS(内容管理系统)如WordPress,它们提供了现成的模板和功能。 网站上线 当网站的前后端都开发完毕后,就需要把源代码和数据库上传到服务器上。然后,在域名管理后台将域名解析到这个服务器IP上。这样,网站就正式上线了! 网站制作的外包模式 报悦你不想自己动手做这些工作,可以选择外包给程序员或网络公司。但了解一些基本的制作方式还是很有必要的,因为不同的制作模式价格差异很大。 定制开发 ️ 定制开发是最传统的模式。从头开始,从零开始开发一个全新的网站。这种方式虽然耗时,但可以完全按照你的需求来定制。 模版网站 模版网站是使用已经开发好的网站模板,只需要替换内容和图片即可。前后端都是现成的,基本上不需要再开发。因此,这类网站的制作价格非常低。 仿站 仿站是指模仿已有的网站并进行二次开发。比如你在网上看到一个非常喜欢的网站,想把它做成自己的。这种模式需要开发后端和功能,因为界面可以模仿,但功能还是需要开发的。仿站也是一种快捷的建站方式,性价比很高。 希望这篇文章能帮你更好地了解如何制作企业网站。无论你是要自己动手还是外包给专业人士,了解这些基本步骤和模式都能帮你节省不少时间和金钱。加油!ꀀ
Udemy学Angular,值吗? 嘿,大家好!好久没和大家分享我的Angular学习进度了,其实一直在默默地啃这本书。今天就来给大家聊聊我在Udemy上学习Angular的经历和一些心得吧。 课程进度和感受 目前我已经完成了前15章,从视频数量来看,差不多完成了50%左右。课程项目也有了一个雏形。不过说实话,后面的章节我可能会跳过一些,毕竟有些内容已经过时了,还有一些在实际工作中根本用不到。 课程亮点 十五章的基础内容讲得非常扎实,基本上涵盖了初级Angular开发者日常需要掌握的所有知识点:组件、数据绑定、指令、服务、路由、Observable、表单、管道等等。这些内容都是我每天在用的,真的是很多“aha moment”的源泉。 ᄃ苤𘭧代码实战项目(比如一个简单的食谱和购物清单网站)非常有帮助。如果你能用自己的想法重新做一个网站(比如购物、宠物救援、徒步旅行、汽车租赁等),那绝对是一个不错的简历项目。 课程不足 늊 课程的一个缺点是Bootstrap版本较老,导致在实际编写代码时,视频中的一些解决方案已经不适用,需要自己额外去查资料。 15章之后的内容并不是全部都有用,大家可以根据自己的实际情况来选择性地学习。对我来说,动态组件和动画这些内容目前还没有使用机会。 需要注意的地方 ⚠️ 单元测试讲得非常浅,几乎只是提了一下,没有深入讲解。 由于这门课是很久之前制作的,而框架本身发展很快,导致课程后半段有些内容已经过时,需要打补丁。 总结 总体来说,我还是非常推荐这门课的,作为Angular的入门指南非常不错。之后深入学习的话,建议大家多看官方文档,另外rxjs也需要花不少时间去学习。 希望这些分享对大家有帮助!如果你也在学习Angular,欢迎留言交流哦!
北师大心理学博士的实用技能指南 嘿,大家好!今天我想和大家聊聊我在北师大读心理学博士期间学到的一些实用技能。作为一个在读博士生,我积累了不少经验,希望能和大家分享一下。 数据分析技能 数据分析是心理学研究的核心,无论你是做实验还是做调查,都离不开它。以下是我掌握的一些数据分析技能: E-prime数据分析:这个软件主要用于行为实验数据的处理和分析。 SPSS数据分析:包括t检验、方差分析、回归分析、相关分析等基础统计方法。 Matlab数据分析:模型拟合、置换检验、bootstrap等高级统计分析方法。 问卷的信效度修订:确保问卷的可靠性和有效性。 脑电数据分析:包括静息态和任务态的数据分析,时域分析、频谱分析、溯源分析等。 磁共振数据分析:功能静息态分析(如ALFF、FALFF、REHO、FC等),图论分析;T1结构像分析(如VBM、SBM、MSN)。 软件讲解 寸 为了更好地处理和分析数据,我还学习了不少软件,以下是一些重要的软件讲解: E-prime:行为实验数据处理和分析的软件。 Matlab:强大的数据分析工具,适合处理复杂数据。 SPSS:基础统计分析软件,易于上手。 Grappa:近红外fNIRS数据分析软件。 近红外fNIRS数据分析 近红外光谱(fNIRS)是一种非侵入性的脑成像技术,主要用于脑功能研究。以下是我掌握的一些fNIRS数据分析方法: 使用Homer2进行预处理。 使用NIRS_SPM进行脑区定位。 提取单脑激活值和双人脑同步值。 绘制脑热图和分组差异柱状图、箱型图。 业务内容 ꊤ𝜤𘀤𘪥訯士生,我的主要业务是进行心理学研究和实验设计。以下是一些具体的业务内容: 设计和执行行为实验,收集和分析数据。 编写研究报告和论文,参与学术交流。 参与课题组讨论,提出研究方案和改进意见。 希望这些分享能对大家有所帮助!如果你也在读心理学或者对心理学感兴趣,欢迎交流和讨论哦!
AI产品推广:速发秘诀! 《make》这本书的作者Pieter Levels是个独立开发者,他通过自筹资金独立创办和管理企业,被称为“bootstrapper”。他的创业哲学强调“快速、廉价、持续发布”,这与传统的依赖大笔投资和长时间开发的创业模式形成鲜明对比。 多次发布:不要等到产品完全成熟再发布,而是要早期启动并进行多次发布。每个新的功能或改进都可以看作一个新的发布机会。这样做可以不断吸引新的用户,同时维持产品的曝光度。 修复问题并准备好基础功能:启动前要修复大部分已知的BUG,确保添加了如电子邮件订阅框、推送通知和分析工具等基本功能,以便追踪用户行为和获取反馈。 选择合适的平台发布: Product Hunt:适合启动新产品,特别是面向技术爱好者和早期采用者。Product Hunt的社区非常支持独立开发者,同时也有许多技术记者寻找新产品的新闻。 Hacker News:更偏向于技术和创业社区,用户群体比较严苛,能够在这里获得关注非常有助于提升产品的可信度。 Reddit:取决于你的目标受众,如果你的产品针对某个特定兴趣小组,Reddit的相关子版块会是不错的选择。 Beta List:适合还在测试阶段的新产品,可以获取早期用户反馈。 针对特定受众进行发布:如果你的目标客户并不属于这些技术社区,可以寻找特定的社交平台或论坛,找到与你产品相关的用户群。例如,宠物食品配送服务可以通过Facebook上的宠物爱好者社区来宣传。 保持真实,避免“刷量”:不要购买假点赞、关注或虚假的传播,重要的是有真实的用户互动和反馈。启动时最好使用“有机增长”方式,通过与用户的真实互动来改进产品。 持续讲故事:通过博客或社交媒体讲述你的产品故事,有助于建立与用户的情感联系。人们喜欢听到产品背后的想法和过程,这有助于在启动前积累一些早期的忠实用户。 媒体报道:可以联系科技媒体进行报道,但要控制报道的角度并注意新闻的真实性,以避免负面影响。书中提到,科技媒体可以帮助接触非技术受众,尤其是在产品启动早期。 通过这些方法,你可以更有效地推广你的AI产品,吸引更多的用户并建立品牌知名度。
Java毕业设计,选题秘籍! 1. 렩🥅高重复率题目 选择一个独特的题目,避免与学长学姐或同届学生的选题重复。例如,不要选择“图书管理系统”或“教务管理系统”,而是可以尝试“基于SpringBoot的生鲜商城系统设计与实现”或“基于SSM的连云港旅游网站设计与实现”。 2. 润色选题 在提交选题时,尽量使用独特的前缀名,以增加辨识度并降低重复率。例如,可以将“旅游网站”改为“基于SSM的连云港旅游网站设计与实现”,这样不仅独特,还能体现你的个人特色。 3. 选题范围要小 选题范围不宜过大,应该尽量具体化。例如,如果你打算做一个基于SpringBoot的商城系统,可以进一步细化为“基于SpringBoot的生鲜商城购物系统设计与实现”。 4. ️ 明确技术选型 在确定选题时,先考虑你将使用的技术栈和开发软件。大多数同学会选择Java或Python语言。Java方向可以选择后端框架如JavaWeb、SSH、SSM、SpringBoot或SpringCloud,前端技术如html、Layui、BootStrap或VUE。Python语言则多用于数据爬虫、数据分析和WEB框架。 5. ᠤ𗥦𝦖 如果你对人工智能感兴趣,可以选择相关的选题方向,如机器学习、深度学习等。 通过以上建议,你可以更好地选择一个既独特又适合自己的Java毕业设计选题,为你的毕业论文打下坚实的基础。
哈佛大学10门免费课程,提升你的技能! 哈佛大学正在提供10门免费的在线课程,帮助你提升各种技能。以下是这些课程的具体介绍: 使用Python和JavaScript进行网络编程 这门课程将带你深入学习如何使用Python、JavaScript和SQL框架(如Django、React和Bootstrap)进行网络应用设计和实现。 学简介 这门课程介绍了计算机科学的知识产权和编程艺术。 Python编程入门 通过Python(一种常用于通用编程、数据科学、网页编程等的流行语言),引导你入门编程。 cratch编程入门 这是一门温和的编程入门课程,为后续的编程课程做准备。 砧解技术 这是CS50针对还不(或者还没!)认为自己是计算机人的学生提供的技术入门课程。 Python人工智能入门 在这门人工智能入门课程中,学习如何在Python中使用机器学习。 开发入门 在这个动手课程中,学习关于2D和3D互动游戏的开发,你将探索如超级马里奥兄弟、宠物小精灵、愤怒的小鸟等游戏的设计。 ⠃S50的商业专业人士计算机科学入门 这是CS50针对商业专业人士的计算机科学入门课程。 𑠤蒥act Native进行移动应用开发 学习关于使用React Native进行移动应用开发的知识,React Native是一个由Facebook维护的流行框架,它使得可以用JavaScript开发跨平台的原生应用,无需使用Java或Swift。 Python数据科学入门 在这门在线课程中,和哈佛大学的导师Pavlos Protopapas一起学习如何使用Python处理和分析数据。 这些课程无需支付任何费用,快来提升你的技能吧!
如何用SPSS和Amos做结构方程模型? 快速SPSS数据分析,确保数据显著性,重点是高效,短时间内完成高质量分析。Amos结构方程模型和mplus验证性因子分析。 数据录入、问卷设计、问卷分析,SPSS经验丰富。 信效度检验、描述统计分析、验证性因子分析、探索性因子分析、差异性分析、方差分析、单因素T检验、卡方分析、相关性分析、回归分析、中介调节、调节效应分析、Amos结构方程模型、制作表格、文字描述、显著性调整等。 熵值法、灰色关联法、指数平滑法等高级分析方法。 Amos结构方程模型和SPSS数据分析代做,价格根据工作量及难度商定! 砨獵𛆦ꤥ悤𘋯数据编制、优化、调整。 信效度分析、因子分析。 差异性分析。 投资组合、熵权法、正交实验、响应面分析。 医学类检验。 各种回归分析。 结构方程模型。 制作标准三线表。 实证分析部分。 具体案例分析: 游客期望与感知价值的关系研究。 社交媒体营销与冲动购买行为的关系。 身份认知与分享功能的关系。 交互项1和交互项2的影响分析。 时间压力对购买行为的影响。 数据分析总结: CMIN/DF值越小,模型拟合越好。 RMR, GFI, AGFI, NFI, RFI, IFI等指标用于评估模型拟合度。 Bootstrapping方法用于评估模型稳定性。 深入探索: 通过Amos软件进行结构方程模型绘制和分析。 利用SPSS进行描述统计分析、验证性因子分析等。 结合熵值法、灰色关联法等进行高级分析。
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